Training and Experience: Keys to Enhancing the Utility for Foster Parents of the Assessment and Action Record from Looking after Children
Notice bibliographique
Résumé
The Looking After Children (LAC) approach is now widely used internationally in child welfare. The approach, which originated almost two decades ago, aims systematically to raise the standard of corporate parenting and improve the outcome of young people in out-of-home care. The Assessment and Action Record (AAR) from LAC is used to monitor young people's developmental progress on a year-to-year basis. Clearly, foster carers are central to the successful implementation of LAC and it is important that they perceive the AAR to be useful in carrying out their fostering duties. Previous research in the UK and Australia found that foster carers believed the record to be useful, especially if they were just getting to know the child or if the child had been in multiple placements. The study reported by Sarah Pantin and Robert Flynn draws on survey information provided by 93 foster carers in the province of Ontario, Canada. They found that foster carers who had received what they saw as higher-quality training rated the AAR as being more useful in their work. Interestingly, however, the amount of experience they had had in using the instrument was unrelated to their ratings of its usefulness. Overall, high-quality training emerged as a central feature of effective implementation. Specific recommendations were made in relation to LAC training curriculum requirements and stakeholder involvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».